Multimodal Poverty Prediction via Satellite Imagery and Socioeconomic Data (Paperback)
Langue : anglais
Edité par Pippet Sky, 2026
- Livre broché
- Neuf

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Paperback. Multimodal Poverty Prediction via Satellite Imagery and Socioeconomic Data offers a comprehensive, mathematically sound treatment of combining Earth observation datasets with ground-truth demographic metrics. As remote sensing technologies and computational spatial analysis rapidly evolve, integrating unstructured visual imagery with structured socioeconomic indicators has become a critical technical frontier for high-resolution poverty mapping. This monograph details the computational workflows, feature fusion architectures, and spatial statistical frameworks required to merge heterogeneous inputs into accurate predictive models. Covering multi-spectral satellite imagery, nighttime lights data, land-use classification, national census metrics, and survey data, the text addresses spatial non-stationarity and data sparsity. Designed for data engineers, remote sensing specialists, and computational spatial analysts, this work presents robust methodologies for building quantitative tools. A technical guide detailing multimodal data fusion, remote sensing imagery, and spatial statistics for automated, high-resolution socioeconomic poverty prediction models. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
N° de réf. du vendeur 9798182713962
- Titre
- Multimodal Poverty Prediction via Satellite Imagery and Socioeconomic Data (Paperback)
- Auteur
- Grake Edminton
- Éditeur
- Pippet Sky
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- new
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 13 chiffres
- 9798182713962
Multimodal Poverty Prediction via Satellite Imagery and Socioeconomic Data offers a comprehensive, mathematically sound treatment of combining Earth observation datasets with ground-truth demographic metrics. As remote sensing technologies and computational spatial analysis rapidly evolve, integrating unstructured visual imagery with structured socioeconomic indicators has become a critical technical frontier for high-resolution poverty mapping. This monograph details the computational workflows, feature fusion architectures, and spatial statistical frameworks required to merge heterogeneous inputs into accurate predictive models. Covering multi-spectral satellite imagery, nighttime lights data, land-use classification, national census metrics, and survey data, the text addresses spatial non-stationarity and data sparsity. Designed for data engineers, remote sensing specialists, and computational spatial analysts, this work presents robust methodologies for building quantitative tools.
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